申请/专利权人：宁波大学

申请日：2019-08-23

公开（公告）日：2020-01-10

公开（公告）号：CN110673088A

主分类号：G01S5/02(20100101)

分类号：G01S5/02(20100101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2021.06.15#授权;2020.02.11#实质审查的生效;2020.01.10#公开

摘要：本发明公开了一种混合视距和非视距环境中基于到达时间的目标定位方法，其根据目标节点与锚节点之间的链路类型建立不同的距离测量模型；通过两个不同的距离测量模型的近似表达式，并采用最坏情况下的鲁棒最小二乘方法，得到最小化问题，进而转化为目标函数；通过在目标函数中引入辅助变量，转化为非凸问题；利用凸松弛技术对非凸问题中的约束条件进行松弛，并引入权值和惩罚项，得到凸优化问题；对凸优化问题进行求解，得到目标节点的位置估计值；优点是其定位精度高。

主权项：1.一种混合视距和非视距环境中基于到达时间的目标定位方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一：设定无线传感器网络中存在一个未知的目标节点和N个已知的锚节点，并设定无线传感器网络中的视距链路和非视距链路的分布情况已知；为无线传感器网络建立一个平面坐标系作为参考坐标系，将目标节点在参考坐标系中的坐标位置记为x，将第i个锚节点在参考坐标系中的坐标位置记为si；其中，N为正整数，N≥3，i为正整数，i的初始值为1，1≤i≤N；步骤二：令ΩLOS表示无线传感器网络中的所有视距链路对应的锚节点的序号构成的集合，令ΩNLOS表示无线传感器网络中的所有非视距链路对应的锚节点的序号构成的集合；然后建立目标节点与每个锚节点之间的距离测量模型，如果目标节点与第i个锚节点之间为视距传播，即目标节点与第i个锚节点之间的链路为视距链路，则i∈ΩLOS，将目标节点与第i个锚节点之间的距离测量模型描述为：di＝||x-si||+ni；如果目标节点与第i个锚节点之间为非视距传播，即目标节点与第i个锚节点之间的链路为非视距链路，则i∈ΩNLOS，将目标节点与第i个锚节点之间的距离测量模型描述为：di＝||x-si||+bi+ni；其中，di表示目标节点与第i个锚节点之间的距离测量值，符号“||||”为范数符号，||x-si||表示目标节点与第i个锚节点之间的真实距离，ni表示服从均值为0且方差为σi2的高斯分布的测量噪声，bi表示目标节点与第i个锚节点之间的非视距链路中的非视距偏差，bi在[0,ρ]范围内服从均匀分布，ρ表示无线传感器网络中的非视距链路中的非视距误差最大值，在di＝||x-si||+bi+ni中bi＞＞ni且bi≤ρ；步骤三：对针对i∈ΩLOS时的等式di＝||x-si||+ni两边进行平方，得到并对针对i∈ΩNLOS时的等式di＝||x-si||+bi+ni两边进行平方，得到然后将针对i∈ΩLOS时的中的高阶项舍去，整理后得到ni的近似表达式为同样将针对i∈ΩNLOS时的中的高阶项舍去，整理后得到ni的近似表达式为再根据针对i∈ΩLOS时的和针对i∈ΩNLOS时的并采用最坏情况下的鲁棒最小二乘方法，得到最小化问题，描述为：其中，min为最小值函数，max为最大值函数；步骤四：针对i∈ΩNLOS时令fbi在[0,ρ]范围内单调递减；然后将转化为接着将转化为max|f0|,|fρ|，进而将转化为目标函数，描述为：其中，fbi为引入的中间变量，符号“||”为取绝对值符号，f0表示取bi＝0时fbi的值，fρ表示取bi＝ρ时fbi的值，步骤五：在目标函数中引入辅助变量t，将目标函数转化为然后在中引入辅助变量h和r，并令h中的第i个元素hi＝||x-si||2，r中的第i个元素ri＝||x-si||，将转化为非凸问题，描述为：接着利用凸松弛技术对非凸问题中的约束条件hi＝||x-si||2进行松弛，对应得到其中进而将非凸问题转化为其中，ti表示t中的第i个元素，“s.t.”表示“受约束于……”，为的转置，I2表示维数为2×2的单位矩阵，z为常数变量；步骤六：在中引入一组权值ω，转化为针对i∈ΩNLOS时根据di＝||x-si||+bi+ni、bi＞＞ni，且bi为正，得到然后根据hi＝||x-si||2和得到针对i∈ΩLOS时根据di＝||x-si||+ni，得到在ni＞0时成立，而在ni＜0时不成立；再在中引入惩罚项u，u中的第i个元素ui≥0，得到并根据和ui≥0，得到进而得到凸优化问题，描述为：其中，ωi表示ω中的第i个元素，步骤七：对凸优化问题进行求解，得到x的值。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 宁波大学 混合视距和非视距环境中基于到达时间的目标定位方法

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